深度学习在图像处理中的应用教程 前言 本教程是对本人研究生期间的研究内容进行整理总结，总结的同时也希望能够帮助更多的小伙伴。 本教程会以视频的方式进行分享，教学流程如下： 1）介绍网络的结构与创新点2）使用Pytorch进行网络的建造与训练3）使用Tensorflow（内部的keras模块）进行网络的建造与训练 教程目录，单击重新相应视频（后续会根据学习内容增加） 图像分类 LeNet（已​​完成） AlexNet（已​​完成） VggNet（已​​完成） GoogLeNet（已​​完成） ResNet（已​​完成） ResNeXt（已完成） MobileNet（已​​完成） ShuffleNet（已​​完成） 目标检测篇 Faster-RCNN / FPN（进行中） SSD / RetinaNet（进行中） YOLOv3 SPP（进行中） 目标分割 所需环境 Anaconda3（建

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